In this paper, we propose growing algorithm of wavelet neural network. It is growing algorithm that adds hidden nodes using wavelet frame which approximately supports orthogonality in wavelet neural network based on wavelet theory. The result of this processing can be reduced global error and progresses performance efficiency of wavelet neural network. We apply the proposed algorithm to approximation problem and evaluate effectiveness of proposed algorithm.
In this paper, we propose tracking algorithm using multi resolution in wavelet transform domain. This algorithm consists of two steps. The first step is feature extraction that is select feature-points using 1-level wavelet transform in ROI (Region of Interest). The other step is feature tracking. Based on multi resolution of wavelet transform, we estimate a displacement between current frame and next frame on the basis of selected feature-points. Experimental results show that the proposed algorithm confirmed a better performance than a centroid tracking and correlation tracking.
Kim, Jeong-Ha;Kim, Hyoung-Bae;Lee, Hak-No;Nam, Boo-Hee
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2106-2111
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2003
In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-trans formed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-transform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this information of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.
This paper describes the high density discrete wavelet transformation which is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. The double-density discrete wavelet transform is one of the high density discrete wavelet transformation. This transformation employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. And it is nearly shift-invariant. Similarly, triple-density discrete wavelet transformation is a new set of dyadic wavelet transformation with two generators. The construction provides a higher sampling in both time and frequency. Specifically, the spectrum of the first wavelet is concentrated halfway between the spectrum of the second wavelet and the spectrum of its dilated version. In addition, the second wavelet is translated by half-integers rather than whole-integers in the frame construction. This arrangement leads to high density wavelet transformation. But this new transform is approximately shift-invariant and has intermediate scales. In two dimensions, this transform outperforms the standard and double-density discrete wavelet transformation in terms of multiple directions. Resultingly, the proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.
Traditional experimental verification for nonlinear system identification often faces the problem of experiment model repeatability. In our research, a steel frame experimental model is developed to imitate the behavior of a single story steel frame under horizontal excitation. Two adjustable rotational dampers are used to simulate the plastic hinge effect of the damaged beam-column joint. This model is suggested as a benchmark model for nonlinear dynamics study. Since the nonlinear form provided by the damper is unknown, a Morlet wavelet based method is introduced to identify the mathematical model of this structure under different damping cases. After the model identification, earthquake excitation tests are carried out to verify the generality of the identified model. The results show the extensive applicability and effectiveness of the identification method.
In this paper, the two-stage variable block-size multiresolution motion algorithm is proposed for an interframe coding scheme in the wavelet decomposition. An optimal bit allocagion between motion vectors and the prediction error in sense of minimizing the total bit rate is obtained by the proposed algorithm. The proposed algorithm consists of two stages for motion estimatation and only the first stage can be separated and run on its own. The first stage of the algorithm introduces a new method to give the lower bit rate of the displaced frame difference as well as a smooth motion field. In the second stage of the algorithm, the technique is introduced to have more accurate motion vectors in detailed areas, and to decrease the number of motion vectors in uniform areas. The algorithm aims at minimizin gthe total bit rate which is sum of the motion vectors and the displaced frame difference. The optimal bit allocation between motion vectors and displaced frame difference is accomplished by reducing the number of motion vectors in uniform areas and it is based on a botom-up construction of a quadtree. An entropy criterion aims at the control of merge operation. Simulation resuls show that the algorithm lends itself to the wavelet based image sequence coding and outperforms the conventional scheme by up to the maximum 0.28 bpp.
Wavelet transform decomposes a video frame into a set of subframes with different resolutions corresponding to different frequency bands. The block size of highest layer subframe is too small to estimate correct motion. To decrease this aperture problem in the approximation frame, multiresolution motion estimation (MRME) using hierarchical block matching is presented in this paper. In the multiresolution motion estimation approach, motion vectors in the subframes are estimated by the motion vectors in the approximation frame and are refined at each subframe. It reduces computational time in motion estimation. It is shown that our MRME approach has a superior performance than traditional MRME approaches.
동영상 부호기에서 화면내 프레임 부호화는 전체 프레임의 화질에 중요한 영향을 미친다. 표준화된 동영상의 부호기는 DCT를 쓰지만, 저 비트율에서의 블록화 현상으로 화질의 열화를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 화질의 열화를 감소시키고 인간 시각적인 측면에서의 화질 개선을 위한 비디오 코딩을 제안한다. 제한안 방법에서는 웨이브릿 변환에서 인지적 가중치를 화면내 프레임에 적용하여 SPIHT와 VLC를 이용하여 부호화하였고, 인간 시각 특성을 고려하여 시각적인 노이즈를 제거하여 주관적인 화질을 향상 시켰다.
This paper presents the results of a study investigating methods of interpretation of wave directionality based on wavelet transforms. Two-dimensional discrete wavelet was used for the analysis. The proposed scheme utilizes a single frame of ocean waves to detect their directionality. This fact is striking considering the fact that traditional methods require long time histories of ocean wave elevation measured at various locations. The developed schemes were applied to the data generated from numerical simulations and video images to test the efficiency of the proposed scheme in detecting the directionality of ocean waves.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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